Clase 15: DPLYR, Factores, Coerce, Recycle, NA’s, tidyr

Autor/a

Afiliación

MSc. José M. Avendaño

Universidad Central de Venezuela- Escuela de Economía. 2024-2025

DPLYR - fn´s complementarias select

1. contains(): Selecciona variables cuyo nombre contiene la cadena de texto

2. ends_with(): Selecciona variables cuyo nombre termina con la cadena de caracteres

3. everything(): Selecciona todas las columnas

DPLYR - fn´s complementarias select -2

1. matches(): Selecciona las variables cuyos nombres coinciden con una expresión regular

2. num_range(): Selecciona las variables por posición

3. one_of(): Selecciona variables cuyos nombres están en un grupo de nombres

4. start_with(): Selecciona variables cuyos nombres empiezan con la cadena de caracteres

Factores

Estructura de datos que agrupa elementos en niveles o categorías. Son útiles cuando tienes variables categóricas, como género (hombre/mujer), tipo de producto (libro/revista) o cualquier otra variable que tenga un conjunto limitado de posibles valores.

Coerce

Se refiere al proceso automático de conversión de un tipo de dato a otro (class). Esto puede ocurrir cuando se realizan operaciones entre diferentes tipos de datos, y R intenta adaptar los datos para que puedan ser utilizados juntos.

Tipos:

Coerción Implícita

Coerción Explícita

Recycle

Proceso por el cual R repite los elementos de un vector más corto hasta que pueda combinarlo con otro vector más largo. Esto ocurre cuando intentas realizar una operación entre dos vectores y uno tiene menos elementos que el otro.

Trabajando con Valores Ausentes

Los valores NA Not Available’ / Missing Values son valores no asignados. Son distintos a "" o a 0.

NA es una constante lógica de longitud 1 que contiene un indicador de valor omitido. NA se puede coercionar a cualquier otro tipo de vector excepto raw.

También hay constantes NA_integer_, NA_real_, NA_complex_ y NA_character_ de los otros tipos de vectores atómicos que admiten valores omitidos

Formatos Long y Wide

Long

El formato long es donde:

• cada columna es una variable

• cada fila es una observación

En el formato “largo”, generalmente tienes una columna para la variable observada y las otras columnas son variables de ID.

Formato Wide

Para el formato “ancho”, cada fila es un tema, por ejemplo un lugar o un paciente. Tendrás múltiples variables de observación, que contienen el mismo tipo de datos, para cada tema. Estas observaciones pueden ser repetidas a lo largo del tiempo, o puede ser la observación de múltiples variables (o una mezcla de ambos). Para algunas aplicaciones, es preferible el formato “ancho”. Sin embargo, muchas de las funciones de R han sido diseñadas para datos de formato “largo”.

¿Cuándo se Usa un Formato u Otro?

Para los humanos, el formato “ancho” es a menudo más intuitivo ya que podemos ver más de los datos en la pantalla debido a su forma. Sin embargo, el formato “largo” es más legible para las máquinas y está más cerca al formateo de las bases de datos. Las variables de ID en nuestros marcos de datos son similares a los campos en una base de datos y las variables observadas son como los valores de la base de datos.

Tareas

Revisar viñeta https://tidyr.tidyverse.org/articles/pivot.html#longer-then-wider

Cambiar gapminder de formato mixto a longer. Fecha 8-1-25